Data-novice, j’ai pris mon courage à 2 mains et testé Drop to Kibana. Je partage cette expérience sans concession!

Pour commencer à utiliser Kibana, j’ai suivi les tutos vidéo qui expliquent comment procéder.

Je me suis premièrement connectée à mon compte Octave.io

Toujours en suivant les indications de la vidéo, j’ai uploadé mon fichier (ici, les sites de prélèvements du Covid-19) dans l’espace sécurisé. J’ai ensuite lancé Drop to Kibana: A ce stade, j’ai renseigné le nom de l’index et le delimiter.

Par contre, je n’ai pas bien compris dans la vidéo les « delimiters », j’ai donc utilisé un article Zendesk afin de mieux comprendre et choisir le  bon « Delimiter » soit le séparateur de mon fichier csv. Dans mon cas, c’est une virgule soit « comma ».

Puis j’ai validé et attendu….
Rien n’avait bougé, pas d’ouverture d’une nouvelle page ou autre.
J’ai donc réessayé avec mon fichier en refaisant les même manipulations.
Et de nouveau attendu….

Finalement, je me suis rendu compte que j’avais importé mon fichier plusieurs fois. Comment je m’en suis rendu compte ? J’ai reçu un email (que je n’avais pas vu sur le coup) qui m’indiquait que mon fichier était téléchargé et disponible dans Kibana.

Conclusion, il faut savoir qu’il peut y avoir un laps de temps entre le moment où vous appuyez sur « Create » et le moment où votre fichier est réellement dans Kibana (tout dépend de la taille de votre fichier, bien entendu)

Ensuite, j’ai continué de suivre les tutos afin de créer mon index dans kibana et jouer avec les données.

J’ai essayé chaque visualisation pour voir à quoi elles ressemblent. Pour moi, quelques unes ont été assez compliquées à comprendre, comme :

• « Region Map »:
  

• « Heat Map »

Ou encore

• « Gauge » :

Pour la plupart, je pense que c’est simplement une incompréhension, de ma part, par rapport à quelle sorte de données faut-il mettre (average, count, max …) 🤔

Mis à part ça, les autres visualisation ont été assez facile à comprendre et à utiliser. Laissez-moi vous montrer ce que j’ai pu faire:

• Le graphique horizontal (Horizontal bar):

• Le Coordinate Map:

• « Metrics »:
  

• Le diagramme circulaire (Pie):

J’ai, ensuite, continué ma fabuleuse aventure sur l’exploration des données en créant mon premier Dashboard.

Ce que j’ai aimé: Pouvoir moduler comme on souhaite la disposition des graphiques. C’est simple de les glisser et déplacer où l’on veut et ajuster leur taille. Les filtres sont aussi très pratiques quand on cherche un type de données précis: jour, lieu, horaire ou détail sur les sites de prélèvements.

Ce que je n’ai pas aimé: La valeur « NULL » qui apparait dans les graphiques Pie ou Horizontal Bar par exemple. NULL correspond à l’absence de donnée, à des informations manquantes ou vides. Je me suis donc demandée s’il était possible de remplacer le NULL par un autre terme comme « Non indiqué ».

En continuant de jouer avec les données et le Dashboard, une deuxième question m’est venue en tête:
Peut-on dans une « coordinate map » afficher l’adresse de l’endroit où l’on passe la souris ?
Dans le cas de mon fichier, cela peut être pratique pour, par exemple, avoir facilement l’adresse d’un site de prélèvement.

Pour le moment, je n’ai pas encore toutes les réponses mais je reviens vite pour la suite de mes aventures avec Kibana!

J’espère que ce retour sur mon expérience ‘Drop to Kibana‘ peut vous aider à mieux comprendre ce que l’on peut réaliser avec Kibana.

Si vous souhaitez, vous aussi, réaliser des visualisations et des dashboards avec Kibana, n’hésitez pas à consulter Octave.io, les tutos vidéos et la base de connaissance qui comptent de nombreuses informations pour démarrer.